import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
#创建虚拟的房屋面积（特征）和价格（标签）数据
np.random.seed(0)
x = 2 * np.random.rand(100, 1)  # 房屋面积
y = 4 + 3 * x + np.random.randn(100, 1)  # 房屋价格

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)



# 预测房屋价格
y_pred = model.predict(x)  # 假设房屋面积为130平方米
print(f"预测的房屋价格: {y_pred[0][0]}")
# 模型评价指标
mse=mean_squared_error(y, y_pred)
print(f"均方误差: {mse}")   
rmse = np.sqrt(mse)
print(f"均方根误差: {rmse}")    
mae = mean_absolute_error(y, y_pred)
print(f"平均绝对误差: {mae}")   

# 计算R²得分
r2 = r2_score(y, y_pred)
print(f"模型的R²得分: {r2}")   
